智能控制系统复习：闭环负反馈与控制理论

"闭环负反馈控制系统方框图是自动化专业智能控制复习的重点，涉及智能系统的基本控制形式、组成、性能指标、数学模型、稳定性分析、相角条件、伯德图、稳定裕度、控制规律及校正方法等内容。" 本文将深入探讨与闭环负反馈控制系统相关的知识点，涵盖从基础概念到高级分析的多个层面。 首先，闭环控制系统是智能系统中的核心组成部分，主要由给定值、被控变量、干扰、控制器、变送器、执行器和被控对象组成。通过偏差（实测值与给定值的差）这一关键参数，系统能自我调整以减小误差，实现对输出的精确控制。这种控制方式的优点在于能够有效抑制干扰并提高稳定性，但可能会因为反馈过程而存在一定的响应延迟。 在智能系统控制方面，了解基本控制形式至关重要。开环控制简单直接，但对输出的控制精度较低，而闭环控制（也称负反馈控制）则通过比较输出与期望值之间的偏差来调整控制动作，从而实现高精度和良好的抗干扰能力。 对于智能系统，其数学模型包括微分方程、传递函数和结构图等形式。传递函数是系统动态特性的集中表示，而典型环节的传递函数（如RC、RLC电路）在分析控制系统时非常常见。结构图的串联、并联和反馈等效变换是理解系统动态行为的关键。 系统稳定性分析通常涉及特征方程及其特征根在复平面上的分布，劳斯判据是一种常用的稳定性判断工具。此外，性能指标如超调量和调节时间用于衡量系统的响应速度和稳定性。 在频域分析中，相角条件是绘制根轨迹的必要条件，而伯德图则帮助我们直观地评估系统的频率响应。稳定裕度是评价系统稳定性的一个重要指标，它反映了系统在保持稳定运行时的余量。 在控制规律和校正方法中，基本控制规律如比例、积分、微分(PID)是常用手段，而串联超前、滞后、滞后-超前以及复合校正等方法则用于优化系统性能，提升其响应速度和抗干扰能力。 闭环负反馈控制系统不仅涉及控制理论的基础概念，还包括了智能系统分析和设计的多种技术，是自动化和智能控制领域的重要复习主题。掌握这些知识点对于理解和设计复杂的自动控制系统至关重要。